要根据日期偏移选择时间序列的最后几个周期，请使用 last() 方法。首先，使用周期和频率设置日期索引。Freq 用于频率 -i = pd.date_range('2021-07-15', periods=5, freq='3D')现在，使用上述索引创建一个 DataFrame -dataFrame = pd.DataFrame({'k': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=i) 从最后 4 天（即 4D）获取行 -dataFrame.last('4D')示例以下是完整代码 -import pandas as pd # 使用 5 个周期和 3 天的频率设置日期索引 i = pd.date_range('2021-07-15', periods=5, freq='3D') # 使用上述索引创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame({'k': [1, 2, 3, 4, 5]}, ... 阅读更多

要删除前导或尾随空格，请使用 strip() 方法。首先，创建一个包含 3 列“产品类别”、“产品名称”和“数量”的 DataFrame -dataFrame = pd.DataFrame({ 'Product Category': [' Computer', ' Mobile Phone', 'Electronics ', 'Appliances', ' Furniture', 'Stationery'], 'Product Name': ['Keyboard', 'Charger', ' SmartTV', 'Refrigerators', ' Chairs', 'Diaries'], 'Quantity': [10, 50, 10, 20, 25, 50]})从多个列中删除空格 -dataFrame['Product Category'].str.strip() dataFrame['Product Name'].str.strip()示例以下是完整代码 -import pandas as pd # 创建一个包含 3 列的 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame({    'Product Category': [' Computer', ' Mobile Phone', 'Electronics ', 'Appliances', ... 阅读更多

当需要将矩阵转换为字符串时，可以使用简单的列表推导式以及“join”方法。示例以下是演示 -my_list = [[1, 22, "python"], [22, "is", 1], ["great", 1, 91]] print("列表为：") print(my_list) my_list_1, my_list_2 = ", ", " " my_result = my_list_2.join([my_list_1.join([str(elem) for elem in sub]) for sub in my_list]) print("结果为：") print(my_result)输出列表为： [[1, 22, 'python'], [22, 'is', 1], ['great', 1, 91]] 结果为： 1, 22, python 22, is, 1 great, 1, 91解释定义了一个列表的列表... 阅读更多

要比较特定时间戳，请使用方括号中的索引号。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建一个包含 3 列的 DataFrame。我们有两个带有时间戳的日期列 -dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW"],       "Date_of_Purchase": [          pd.Timestamp("2021-06-10"),          pd.Timestamp("2021-07-11"),          pd.Timestamp("2021-06-25"),          pd.Timestamp("2021-06-29"),          pd.Timestamp("2021-03-20"),       ],       "Date_of_Service": [           pd.Timestamp("2021-11-05"),           pd.Timestamp("2021-12-03"), ... 阅读更多

当需要用给定数字替换列表中某个范围内的元素时，可以使用列表切片。示例以下是演示 -my_list = [42, 42, 18, 73, 11, 28, 29, 0, 10, 16, 22, 53, 41] print("列表为：") print(my_list) i, j = 4, 8 my_key = 9 my_list[i:j] = [my_key] * (j - i) print("结果为：") print(my_list)输出列表为： [42, 42, 18, 73, 11, 28, 29, 0, 10, 16, 22, 53, 41] 结果为： [42, 42, 18, 73, 9, 9, 9, 9, 10, 16, 22, 53, 41]解释定义了一个列表... 阅读更多

当需要将每个列表元素的值设置为其大小顺序时，可以使用“set”操作、“zip”方法和列表推导式。示例以下是演示 -my_list = [91, 42, 27, 39, 24, 45, 53] print("列表为：") print(my_list) my_ordered_dict = dict(zip(list(set(my_list)), range(len(set(my_list))))) my_result = [my_ordered_dict[elem] for elem in my_list] print("结果为：") print(my_result)输出列表为： [91, 42, 27, 39, 24, 45, 53] 结果为： [0, 2, 6, 1, 5, 3, 4]解释定义了一个列表并在控制台上显示。列表的唯一元素... 阅读更多

当需要过滤超序列字符串时，可以使用简单的列表推导式。示例以下是演示 -my_list = ["Python", "/", "is", "alwaysgreat", "to", "learn"] print("列表为：") print(my_list) substring = "ys" my_result = [sub for sub in my_list if all(elem in sub for elem in substring)] print("结果字符串为：") print(my_result)输出列表为： ['Python', '/', 'is', 'alwaysgreat', 'to', 'learn'] 结果字符串为： ['alwaysgreat']解释定义了一个列表并在控制台上显示。定义了一个子字符串。使用“all”子句遍历元素使用列表推导式。这... 阅读更多

当需要查找列表之间的最大差值时，可以使用“abs”和“max”方法。示例以下是演示 -my_list_1 = [7, 9, 1, 2, 7] my_list_2 = [6, 3, 1, 2, 1] print("第一个列表为：") print(my_list_1) print("第二个列表为：") print(my_list_2) my_result = max(abs(my_list_2[index] - my_list_1[index]) for index in range(0, len(my_list_1) - 1)) print("列表之间的最大差值为：") print(my_result)输出第一个列表为： [7, 9, 1, 2, 7] 第二个列表为： [6, 3, 1, 2, 1] 列表之间的最大差值... 阅读更多

当需要删除位置行时，可以使用简单的迭代和“pop”方法。示例以下是演示 -my_list = [[31, 42, 2], [1, 73, 29], [51, 3, 11], [0, 3, 51], [17, 3, 21], [1, 71, 10], [0, 81, 92]] print("列表为：") print(my_list) my_index_list = [1, 2, 5] for index in my_index_list[::-1]: my_list.pop(index) print("输出为：") print(my_list)输出列表为： [[31, 42, 2], [1, 73, 29], [51, 3, 11], [0, 3, 51], [17, 3, 21], [1, 71, 10], [0, 81, 92]] 输出为： [[31, ... 阅读更多

要去除空格，无论是开头还是结尾，都可以使用 strip() 方法。首先，让我们导入所需的 Pandas 库并使用别名 −import pandas as pd让我们创建一个包含 3 列的 DataFrame。第一列包含开头和结尾的空格 −dataFrame = pd.DataFrame({    'Product Category': [' Computer', ' Mobile Phone', 'Electronics ', 'Appliances', ' Furniture', 'Stationery'], 'Product Name': ['Keyboard', 'Charger', 'SmartTV', 'Refrigerators', 'Chairs', 'Diaries'], 'Quantity': [10, 50, 10, 20, 25, 50]})从单个列“Product Category”中去除空格 −dataFrame['Product Category'].str.strip()示例以下是完整代码 − import pandas as pd # 创建一个数据框 ... 阅读更多